AI가 움직이고 미래가 업데이트됩니다.의료 영상 간 최적 운송을 위한 볼록 잠재력 학습
arXiv:2610.37844v1 발표 유형: 신규 초록: 의료 영상 간 최적 운송 지도를 계산하는 일은 형태학적 분석에서 근본적인 역할을 합니다. 그러나 기존 방법들은 대규모 3D 의료 영상에 대한 확장이 어렵거나, 근사적인 운송 지도만 제공하는 정칙화된 공식에 의존합니다. 후속 의료 영상 분석의 정확성을 높이기 위해, 우리는 볼록 잠재력 함수를 매개변수화함으로써 최적 운송 지도를 추정하는 새로운 접근법을 제안합니다. 이 방법은 설계 상 결과로 도출되는 운송 지도가 베르니에 정리와 일치하며 회전성이 없음을 보장합니다. 우리는 제안한 방법을 2D 및 3D 의료 영상 데이터셋에서 평가했습니다. 실험 결과는 우리 접근법이 더 낮은 운송 추정 오차를 달성하고 더 높은 q
초록: 의료 영상 간 최적 운송 지도를 계산하는 것은 형태학적 분석에서 핵심적인 역할을 합니다. 그러나 기존 방법들은 대규모 3D 의료 영상에 대한 확장이 어렵거나, 근사적인 운송 지도만 제공하는 정칙화된 공식에 의존합니다. 후속 의료 영상 분석의 정확성을 향상시키기 위해, 우리는 볼록한 포텐셜 함수를 매개변수화함으로써 최적 운송 지도를 추정하는 새로운 접근법을 제안합니다. 이 방법은 설계 상 브레니에 정리와 일치하며 컬이 없는 운송 지도를 보장합니다. 우리는 제안된 방법을 2D 및 3D 의료 영상 데이터셋에서 평가했습니다. 실험 결과는 우리 접근법이 기존 방법들보다 더 낮은 운송 추정 오차를 달성하고, 더 높은 품질의 영상 재구성을 생성함을 보여줍니다.
주제: | 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 (cs.CV) 인용: | arXiv:2610.37844 [cs.CV] | (또는
arXiv:2610.37844v1 [cs.CV] 해당 버전) | https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.37844
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